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先说个比较直接的观点:Claude Code 这种终端里的 AI 编程助手,很多人用了,但大部分只拿它当“高级聊天窗口”——问一句改一句,代码能跑就收工。真正拉开差距的玩法,是把一整套可复用的工作流、命令、规则、自动化动作…
阅读更多 →用过Claude Code的朋友应该都有过这种体验:第一次打开这个命令行工具,随便聊几句就能帮你改代码、跑测试、写提交记录,确实惊艳。但用上一周之后你可能会发现,它在你的项目里表现飘忽不定——今天记得你的代码风格,明天…
阅读更多 →1. 为什么要在本地折腾一个英雄联盟自动化工具打英雄联盟的人多少都动过“让电脑帮我干点啥”的念头。比如秒选英雄、自动接受对局、一键查队友战绩、对局结束后自动点赞,甚至把每局的详细数据拉下来做自己的胜率分析。这些需求听起来零散,但背后其实指向…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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